A design method of rule-based fuzzy modeling is presented for the model identification of complex and nonlinear systems. The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of ``IF....,THEN...', using the theories of optimization theory , linguistic fuzzy implication rules and fuzzy c-means clustering. Three kinds of method for fuzzy modeling presented in this paper include simplified inference (type I), linear inference (type 2), and modified linear inference (type 3). In order to identify premise structure and parameter of fuzzy implication rules, fuzzy c- means clustering and modified complex method are used respectively and the least sequare method is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Time series data for gas furance and those for sewage treatment process are used to evaluate the performance of the proposed rule-based fuzzy modeling. Comparison shows that the proposed method can produce the fuzzy model with higher accuracy than previous other studies.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.981-984
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1993
During the past decade, several specific hardwares for fast fuzzy inference have been developed. Most of them are dedicated to a specific inference method and thus cannot support other inference methods. In this paper, we present a hardware architecture called KAFA(KAist Fuzzy Accelerator) which provides various fuzzy inference methods and fuzzy set operators. The architecture has SIMD structure, which consists of two parts; system control/interface unit(Main Controller) and arithmetic units(FPEs). Using the parallel processing technology, the KAFA has the high performance for fuzzy information processing. The speed of the KAFA holds promise for the development of the new fuzzy application systems.
In this paper, we present the position control of pendulum system which is driven by a ultrasonic motor. Since the system's response is different for each initial position of pendulum, it is difficult to obtain the satisfiable control performance by using a neural network which is learned by off-line. To overcome this problem, we propose the multiple controller based on fuzzy inference system for ultrasonic motor. and controller is designed by neural network. The proposed method shows good performance for any initial positions and it's effectiveness is verified from experiments. We expect that ultrasonic motor can be used as actuators of robot's leg or manipulator.
In this paper, a new expert system scheme, called Logic Based Expert System (LBES), is proposed for real time fault diagnosis of power system. In LBES, Expertise is represented by logical connectives and converted into a Boolean function. The set of Prime Implicants (PIs) of the Boolean function contains all the sound inference results which can be obtained from the expertise. Therefore, off-line inference is possible by off-line PI identification, which reduces the on-line inference time considerably and makes it possible to utilize-the LBES in real-time environment.
A knowledge-based with production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a method to reflect the dynamic nature of a system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper suggests a strategy of dynamic inference that can be used to take into account the dynamic behavior of decision-making with the knowledge-based system consisted of fuzzy production rules. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with the Min operator, into a single DM for the rule. In this way, the importance of attributes of a rule, which can be changed from time to time, can be reflected in an inference with fuzzy production systems.
The task for chromosome analysis and diagnosis by experienced cytogenetists are being concerned as repetitive, time consuming job and expensive. FOr that reason, chromosome analysis system based on knowledge base for CAI had been established to be able to analyze chromosomes and obtain necessary advises from the knowledge base instead of human experts. That s to say, knowledge base by IF THEN production rule was implemented to a knowledge domain with normal and abnormal chromosomes, and then the inference results by knowledge base could enter the inference data into the database. Experimental data were composed of normal chromosome of 2,736 patients'cases and abnormal chromosomes of 259 patients'cases that have been obtained from GTG-banding metaphase peripheral blood and amniotic fluid samples. The complete system provides variously morphological information by analysis of normal or abnormal chromosomes and it also has the advantage of being able to consult with user on chromosome analysis and diagnosis.
뜻하지 않은 재앙과 쾌적한 작업 환경을 구축하기 위해, 위험으로부터 안전한 조작을 유지하기 위한 모니터링 시스템이 필요하다. 실제 다양한 USN 환경에서의 문맥인식 모니터링을 자유롭게 제공하기 위한 응용에 대한 연구들이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 폰이나 추론 엔진을 이용하여 작업 환경 모니터링 정보에 대한 시스템의 한가지를 제안하였다. 먼저, 모바일 작업 환경 시스템의 구조를 설계하였고, 또한, 데이터 조작, 추론 엔진, 데이터 베이스 및 지식기반의 응용에 대해 제안하였다.
제조공정을 통해 생산된 화살의 성능은 화살의 이동궤적(궁사의 패러독스)과 탄착점의 집적도에 따라 좌우된다. 특히 동일한 환경에서 반복적으로 화살의 슈팅실험을 수행할 경우, 반복실험에서 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 화살 성능 평가에서 중요한 객관적 지표가 된다. 그러나 화살의 탄착점에 대한 분석은 현재 상용화된 기술이 부족하며, 기존의 연구들은 화살의 성능에 영향을 미치는 제조공정 변수(화살깃, 화살촉, 화살의 곧기, 중량, 외경, 스파인)만을 최적화하려는 방향으로 기술력이 집중되어 있다. 본 논문에서는 화살의 주요성능지표인 화살의 탄착점 측정 자동화를 위해, Mamdani 퍼지 추론 시스템(Mamdani Fuzzy Inference System)과 도형의 닮음(Similarity of Polygon)을 이용한 화살의 탄착점 측정 시스템을 제안한다. 라인레이저(Line Laser)와 포토다이오드어레이(Photo Diode Array)를 이용하여 고속(약 275km/h)으로 이동하는 화살의 탄착점 데이터를 계측하고, 계측된 데이터를 퍼지 추론과 도형의 닮음을 이용하여 화살의 탄착점으로 사상(Mapping) 시킨다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권2호
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pp.192-199
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2004
Navigation simulators have been used in many marine schools and manne training centers since the early 1960's. But these simulators were very expens~ve and were almost limited only in one engine system. In this paper, a catamaran with twin engine system. controlled by two remote control levers and its economic simulator based on a personal computer shall be introduced. One of the main features of catamaran is to control variously its progressing direction. In the static state, a catamaran can move into all the directions and in the dynamic state, ship can change immediately the heading and speed. Although a good navigator can skillfully operate one engine system, it is difficult to control smoothly the catamaran of twin engine system without any threat for the safety of passengers. Thus. in order to bring up the expert navigators. the development of a simulator which makes the training effective is necessary, Therefore, in this paper, a Fuzzy Inference Technique based Maneuvering Simulator for catamaran with twin engine system was developed. In general. in order to develop a catamaran simulator for effective training, first of all. its mathematical model must be acquired. According to the acquired system modeling. the dynamics of simulator is determined, But the proposed technique can omit a complex and tedious mathematical modeling procedures by using the fuzzy inference, which dependent upon only experiences of an expert and can design an efficient training program for unskillful navigators. This developed simulator was consisted of two fuzzy inference routines and two remote control levers, and was focused on effective training of navigators for the safe maneuvering to avoid a collision in a harbor.
본 논문에서는 계층적인 퍼지추론 기법을 기반으로 한 영양상태 분석 시스템을 제안한다. 제안된 방법에서 계층적인 퍼지 추론 기법은 각 개인의 비만정도와 과거의 영양상태 그리고 식습관 패턴으로부터 영양상태의 변화과정을 분석하기 위해서 사용되었다. 또한 계층 퍼지추론 시스템에서 각 계층의 추론결과들의 신뢰성을 향상시키기 위해서 이전 계층으로부터 얻은 비퍼지화된 추론결과들의 통계적인 정보를 사용하여 다음 계층의 퍼지 소속구간들의 선택방법에 대해서도 논의하였다. 제안된 시스템의 효과성을 보이기 위해서, 65세 이상의 노인 113명의 신체계측 정보와 생화학적 검사로부터 획득한 정보 그리고 영양 밀도 지수(INQ)로부터 영양상태를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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